京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析:选对池塘钓大鱼
“世界第一行销之神杰亚伯拉罕的《选对池塘钓大鱼》一书中,把不同的客户群描述成鱼,而不同的客户群的集合就是不同的池塘,企业应该根据自己的目标客户,去思考怎样借助从别人已经建立起来的池塘中快速找到目标客户。”
大数据分析挑战无限Gartner 调查显示:55%的组织正在实施大数据方案来提升客户体验,49%的组织使用大数据方案来改进流程效率;42%的企业正在寻找新产品、建立新的业务模型。然而,大数据分析却是企业现今面临的一大挑战,因为他们不仅需要管理不断增长的原生数据;而且,在物联网高度发展的今天,由于巨大数据量来源不同,有的来自传感器、机械设备,还有的来自社交媒体等等,多种多样的数据来源又给企业的大数据分析竖起一座屏障。
解决上述难题的条件,是企业必须要选择正确的大数据分析平台,即要选对池塘,只有这样才能钓出少量数据中的“大鱼”。
戴尔Cloudera数据分析应有尽有谈到大数据分析,毫无疑问,Hadoop是最受企业欢迎的数据分析平台。但Hadoop集群的安装、配置及运行,却有许多地方需要慎重考量。如软件方面,如何选择合适的Hadoop分布式与扩展软件和监测与管理软件?在硬件方面,如何分布Hadoop服务的物理节点?如何选择合适的服务器?在功能方面,Hadoop平台的性能与扩展性表现如何?等等。
针对Hadoop所存在的这一系列问题,戴尔联合Cloudera推出了Dell Cloudera大数据解决方案。
Dell Cloudera提供了包括硬件、软件、资源和服务在内所有Hadoop所需的东西。使用该解决方案,可帮助用户轻松解决与Hadoop部署、管理等相关的各种问题,快速从海量数据中的提取价值。
戴尔Cloudera软硬件兼施戴尔Cloudera是由Cloudera服务以及Cloudera管理套件组成的一个参考架构,可以让开源Hadoop在数据驱动的企业在生产环境中高效运行。
硬件结果处理更快速硬件方面,戴尔的PowerEdge C2100机架服务器和PowerConnect 6248以太网交换机都已经在大数据部署中成功应用,而戴尔Cloudera解决方案正是基于这个组件。Dell PowerEdge C2100服务器可让用户同时拥有内存和磁盘容量,它专门设计用于最大化数据中心中空间、电力和成本效益的。其中内存及存储的密度对数据中心至关重要,PowerEdge C2100可容纳18个DDR3内存插槽,最高支持144GB的内存容量,企业可以更快的速度获得数据分析结果。同时PowerEdge C2100机架服务器为MapReduce、Web analytics和数据库提供了内存以及磁盘。另外,Dell PowerConnect 6248提供了完整的48千兆以太网及3层交换机,支持更高效的机架密度以及核心交换的高级功能。
软件Hadoop管理更透明软件方面,在Hadoop集群内部以及Hadoop集群之间交付高能见度。戴尔Cloudera通过结合专家支持以及交付透明管理控制的软件,允许Hadoop维护人员以高效的方式进行集群资源的精确部署及管理。同时,戴尔Cloudera允许将与现代IT管理相似的业务指标以可支付的成本在生产环境中运行Hadoop集群,达到资源利用最优化。其内置的可预测功能能够预见Hadoop基础设施的改变,从而确保了操作的可靠性。
此外,戴尔还为Cloudera大数据解决方案提供服务及支持。保证企业的解决方案由专业的软硬件团队支持,根据企业特定的需求进行量身定做。
戴尔Cloudera内存式大数据解决方案的惊人表现戴尔中国和SAP中国为某石油客户在SAP HANA数据库+Compellent存储全闪存技术的BI分析系统的性能:
•星形模型设计,包含2个事实表数据,明细数据模型、指标汇总模型•6个维度表数据,编号维表、ID维表、组织维度表、人员姓名、三级单位名称、分公司名称•主表包含180亿条记录,数据分析量超过60TB容量!
原有系统,2小时以上计算出结果,且易发生中断……采用戴尔Compellent存储全闪存技术在SAP HANA的新商业智能架构,单个查询缩短到20秒以内,400并发查询运行缩短到10分钟以内。
戴尔自身就是这一内存式“大数据”方案的使用者,用于企业内部的“精准营销” 智慧决策和分析系统。在2015年,戴尔更获得了"SAP HANA Innovation Award-2015"第一名的殊荣。
结语“鱼是游动的,机会也是在变化的,我们必须不断变化位置来寻找大鱼,并且在其饥饿的时候投下鱼饵,将其钓上来。”——《选对池塘钓大鱼》
在这个数据颠覆一切的时代,企业的数据不断变化,企业也要以不断发展的眼光挑选出适合自己的数据分析平台。选对平台,才能钓出数据池塘之下的大鱼——大价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27